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Enregistrement W2582338557 · doi:10.1088/1361-6579/aa5b78

Methods for calculating the electrode position Jacobian for impedance imaging

2017· article· en· W2582338557 sur OpenAlexafffund
Alistair Boyle, Michael Crabb, Markus Jehl, William Lionheart, Andy Adler

Notice bibliographique

RevuePhysiological Measurement · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrical and Bioimpedance Tomography
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElectrical impedance tomographyJacobian matrix and determinantPosition (finance)ElectrodeElectrical impedanceElectrical resistivity tomographyTomographyAcousticsComputer scienceMathematicsElectrical resistivity and conductivityPhysicsElectrical engineeringApplied mathematicsOpticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrical impedance tomography (EIT) or electrical resistivity tomography (ERT) current and measure voltages at the boundary of a domain through electrodes. SIGNIFICANCE: The movement or incorrect placement of electrodes may lead to modelling errors that result in significant reconstructed image artifacts. These errors may be accounted for by allowing for electrode position estimates in the model. Movement may be reconstructed through a first-order approximation, the electrode position Jacobian. A reconstruction that incorporates electrode position estimates and conductivity can significantly reduce image artifacts. Conversely, if electrode position is ignored it can be difficult to distinguish true conductivity changes from reconstruction artifacts which may increase the risk of a flawed interpretation. OBJECTIVE: In this work, we aim to determine the fastest, most accurate approach for estimating the electrode position Jacobian. APPROACH: Four methods of calculating the electrode position Jacobian were evaluated on a homogeneous halfspace. MAIN RESULTS: Results show that Fréchet derivative and rank-one update methods are competitive in computational efficiency but achieve different solutions for certain values of contact impedance and mesh density.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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